回复AI小助手：CausVid 太牛！9.4 帧 / 秒，1.3 秒首帧延迟，做视频效率飙升，省时省力
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近日，美国斯坦福大学教授李飞飞等人打造出一种名为“嫁接”（grafting）的新型架构编辑方法，它能在有限的算力条件之下重构预训练扩散 Transformer。研究团队表示这种嫁接法既简单又轻便，采用 8 块英伟达 H100 GPU 在 24 小时内即可完成单项实验，同时仅使用不到 2% 的预训练计算资源。 本次研究之中，基于 12k 的合成数据，李飞飞等人将嫁接法用于 PixArt-∑，在评估生成质量的 GenEval 评分下降不到 2% 的情况下，让嫁接模型实现了 1.43 倍的内容生成加速，这表明嫁接法确实能被扩展至高分辨率的文本到图像模型之中。
